本书以线性系统为研究对象，对线性系统的时域理论进行了全面的论述。主要内容包括系统的数学描述、线性系统的运动分析、线性系统的能控性和能观测性、传递函数矩阵的状态空间实现、系统运动的稳定性、线性系统的状态反馈与状态观测器等。

本书分为5章，前3章是其核心内容。第1章介绍数理统计的基本概念和初步统计方法；第2章较详细地讨论了参数估计的基本理论，围绕估计方法、估计方法的评价及如何寻找“好”的估计量展开；第3章讨论假设检验问题，围绕假设检验的基本思想、检验方法和检验方法的评价展开；第4章介绍统计决策的基本概念和基本思想；第5章简要介绍了回归分析和

本书主要介绍各类积分方程的高精度算法，主要内容来源于我和我的博士生们近五年的研究成果，从40多篇SCI论文中系统整理而形成。建立重心插值配置法求解多维线性与非线性Fredholm积分方程的高精度算法；给出谱方法求解多维线性与非线性弱奇异Volterra积分方程的高精度算法；建立解分数阶积分微分方程的数值算法、几类随机积

本书是计算方法的入门教材，旨在通过一些基本的数值方法来探究数值算法设计的基本技术，诸如缩减技术、校正技术、松弛技术与二分技术等。本书追求简约，数值算法的设计与分析尽量回避烦琐的数学演绎；本书追求统一，所提供的算法设计技术囊括了快速算法与并行算法等高效算法的设计；本书追求新奇，算法的设计机理扎根于博大精深的中华文化。讲授

本书结合高职学生学习特点和认知习惯，结合概率论和专业课程的关联性，科学设置体例，系统地论述了概率论的概念、方法、理论及其应用。全书介绍了概率论的基础知识，内容包括事件与概率、随机变量、随机向量、数字特征和概率极限理论等知识点。

本书包含试题册与解析册，围绕“概率论与数理统计”的核心知识，把真题及相应的解析分为8章，内容分别为：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律和中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。试题册为真题为具有代表性的真题题目，解析册给出了详细的解题方法和步骤，整体形成“真题

本书主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章，章末增加了一定量的习题，其中大多数是近年来的考研试题，另外有些习题是来自保险实务、工业生产等现实生活中的问题，这些习题对学生在学习中理论联系实

本书作者依托教学实践经验与学科知识体系，精心编写了这本概率论与数理统计作业本。本书突破传统题型单一的局限，内容涵盖填空题、选择题、判断题及计算题等多元题型。每道题目均经过严谨设计，旨在帮助读者深化理论认知、提升解题能力，实现对知识体系的全面梳理与精准把握，是课堂学习与考研复习的优质辅助资料。

本书是一本专为研究生和高年级本科生设计的教材,全面介绍时间序列数据的状态分析、事件分析和过程分析等内容。本书不仅涵盖时间序列数据分析的基本理论和技术,还广泛涉及其在金融医疗、交通和能源等多个行业中的应用。本书的目的在于帮助读者深刻理解和掌握时间序列数据的处理技术及其在不同实际场景中的应用方法。本书详细阐述时间序列数据分

本书系统阐述了在工程数值模拟中如何利用GPU并行计算加速大规模矩阵计算的核心原理与技术。本书第1-3章主要内容为GPU并行计算的环境搭建和基础架构，系统介绍了CPU/GPU架构差异和CUDA编程模型、GPU环境配置及Python接口PyCUDA的搭建，帮助读者快速入门。第4-5章深入解析核函数设计、线程组织与管理(网格